Confronto e analisi di tre strumenti computazionali per l'analisi della comunicazione cellula-cellula in dati sul cancro del colon-retto

Bioinformatics involves the development and application of computational methods for the analysis and interpretation of large sets of biological data, ranging from RNA sequencing data to protein structure information to clinical data of individual patients. The advent of single-cell RNA sequencing technology has revolutionized the field of bioinformatics, allowing researchers to study gene expression cell by cell, and recently, this technique has been used in the context of cell-to-cell communication. The first part of this project aims to compare three different bioinformatic tools known as scSeqComm, NicheNet, and CellPhoneDB for inferring cellular communication from single-cell RNA sequencing data. The goal is to observe and understand the various methodologies used, the different biological aspects considered, and the computational performance of each tool. This will provide future researchers with decision criteria for choosing the appropriate methodology based on their specific needs. These methods have been applied to data from 216 patients with colorectal cancer to infer interactions between cancer cells and immune system cells relevant to this disease. The second part of the project compares the results obtained from these three methods with those from other research studies already present in the literature regarding genes and/or factors involved in this type of disease. Our work aims to assist researchers in selecting the most effective computational tools for their needs when quantifying the inference of cellular interactions from a set of single-cell RNA sequencing data.

La bioinformatica prevede lo sviluppo e l'applicazione di metodi computazionali per l’analisi e l’interpretazione di grandi set di dati biologici, da quelli relativi al sequenziamento del RNA alle informazioni sulla struttura delle proteine fino ai dati clinici dei singoli pazienti. L’avvento della tecnologia di sequenziamento dell’RNA a singola cellula ha rivoluzionato il mondo della bioinformatica, consentendo di studiare l’espressione genica cellula per cellula, e recentemente, tale tecnica è stata utilizzata nell’ambito della comunicazione cellula-cellula. La prima parte di questo progetto ha come obiettivo confrontare tre diversi tools bioinformatici denominati scSeqComm, NicheNet e CellPhoneDB, per l’inferenza della comunicazione cellulare a partire da dati di sequenziamento dell’RNA a singola cellula. Di ciascuno si è voluto osservare e comprendere le diverse metodologie utilizzate, i diversi aspetti biologici presi in considerazione e le prestazioni computazionali, in modo tale da poter fornire a future ricerche un criterio decisionale circa la metodologia da usare a seconda delle diverse esigenze. In particolare, questi metodi sono stati applicati a dati relativi a 216 pazienti affetti da tumore al colon-retto, con lo scopo di inferire le interazioni tra cellule tumorali e cellule del sistema immunitario rilevanti in questa patologia. La seconda parte del progetto, invece compara i risultati ottenuti, in output dai tre metodi con quelli provenienti da altre ricerche già presenti in letteratura riguardo a geni e/o fattori che sono coinvolti in questo tipo di malattia. Il nostro lavoro mira quindi ad aiutare i ricercatori nella scelta più efficace di strumenti computazionali adeguati alle loro esigenze, per la quantificazione delle interazioni cellulari a partire da un set di dati di sequenziamento dell’RNA a singola cellula.